Detecção precoce de transtornos de saúde mental em português
DOI:
https://doi.org/10.21814/lm.16.2.440Palavras-chave:
saúde mental, depressão, ansiedade, detecção precoce, redes sociaisResumo
O presente estudo enfoca o problema da detecção precoce de transtornos de saúde mental nos moldes da série de desafios eRisk (originalmente voltado ao domínio de fóruns de discussão sobre saúde mental no idioma inglês) em uma rede social de propósito geral em português. De forma mais específica, propõe a adaptação de uma estratégia vencedora em diversas edições deste shared task para o caso da detecção precoce de depressão e transtorno de ansiedade no domínio do Twitter/X brasileiro, usando para este fim uma abordagem inédita baseada em LLMs com uso de engenharia de prompts. Os resultados obtidos indicam que o uso de LLMs apresenta maior poder de antecipação de diagnóstico em relação a abordagens tradicionais da área, e que a detecção com base em publicações da redes social de propósito geral é potencialmente mais desafiadora do que na formulação original do problema, sendo dependente da proximidade das mensagens do momento do diagnóstico na ordem cronológica da timeline do Twitter/X.
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